prometheus 官方 rust_client 使用示例

promethes 是我们常用的监控系统之一，下面是一个使用 rust_client 的🌰:

use prometheus_client::encoding::{EncodeLabelSet, EncodeLabelValue};
use prometheus_client::encoding::text::encode;
use prometheus_client::metrics::counter::{Atomic, Counter};
use prometheus_client::metrics::family::Family;
use prometheus_client::registry::Registry;
use std::io::Write;

// 创建一个指标 registry。
// 注意尖括号以确保对泛型类型参数使用默认值（动态调度装箱指标）。
let mut registry = <Registry>::default();

#[derive(Clone, Debug, Hash, PartialEq, Eq, EncodeLabelValue)]
enum Method {
  GET,
  PUT,
};

// 定义一个表示指标标签集的类型，即键值对。
// 您也可以使用 `(String, String)` 来表示标签集，而不是下面的自定义类型。

#[derive(Clone, Debug, Hash, PartialEq, Eq, EncodeLabelSet)]
struct Labels {
  method: Method,
  path: String,
};

// 使用上述自定义标签类型创建示例计数器指标系列，表示收到的 HTTP 请求数。
let http_requests = Family::<Labels, Counter>::default();

// 注册指标
registry.register(
  "http_requests",
  "Number of HTTP requests received",
  http_requests.clone(),
);

// 在您的业务逻辑中的某处记录单个 HTTP GET 请求。
http_requests.get_or_create(
    &Labels { method: Method::GET, path: "/metrics".to_string() }
).inc();

// 当像 Prometheus 这样的监控系统抓取本地节点时，将 registry 中的所有指标以文本格式编码，并将编码后的指标发回。

let mut buffer = String::new();
encode(&mut buffer, &registry).unwrap();

let expected = "# HELP http_requests Number of HTTP requests received.\n".to_owned() +
               "# TYPE http_requests counter\n" +
               "http_requests_total{method=\"GET\",path=\"/metrics\"} 1\n" +
               "# EOF\n";
assert_eq!(expected, buffer);

• 更多使用示例

openai-hub 安全高效的 OpenAI 网关

OpenAI Hub 是一个全面而强大的工具，旨在简化和增强您与 OpenAI 的 API 的交互。它采用创新的方式来平衡多个 API 密钥，允许用户在不需要单独的 OpenAI API 密钥的情况下发出请求。此外，它还采用全局访问控制列表 (ACL)，使您能够控制用户可以使用哪些 API 和模型。该集线器还包括用于安全可靠的用户身份验证的 JWT 身份验证，现在还包括用于跟踪 API 使用情况和令牌消耗的访问日志功能。

主要特征

• 负载平衡：有效利用多个 API 密钥，防止过度使用任何单个密钥。
• API 密钥保护：允许用户在不需要单独的 OpenAI API 密钥的情况下发出请求，从而增强安全性和易用性。
• 全局 ACL：规范用户对特定 API 和模型的访问，确保合适的人可以访问合适的资源。
• JWT 身份验证：使用 JSON Web 令牌 (JWT) 的安全可靠的用户身份验证系统。
• 访问日志：使用我们新实施的访问日志功能跟踪 API 使用情况和令牌消耗。您可以选择将日志存储在文件、SQLite、MySQL 或 PostgreSQL 后端。

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# build and run
cargo run run --bin openai-hubd --all-features --release

or

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• https://github.com/lightsing/openai-hub

From 日报小组 侯盛鑫 mock

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